from sklearn.linear_model import LinearRegression
#线性回归模型
from sklearn.linear_model import Ridge
#l2正则化线性回归模型
#脊回归
#Ridge
from sklearn.linear_model import Lasso
#l1正则化线性回归模型
#岭回归
#Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
data=load_boston()
x=data.data
y=data.target

#线性回归
lr=LinearRegression()
lr.fit(x,y)
print('线性回归')
print(lr.coef_)

#脊回归
# alpha:正则化系数
#减小所有权重值
l2=Ridge(alpha=2)
l2.fit(x,y)
print('脊回归')
print(l2.coef_)

#岭回归
# alpha:正则化系数
#筛选特征，生成稀疏矩阵
l1=Lasso(alpha=0.8)
l1.fit(x,y)
print('岭回归')
print(l1.coef_)